Simulink Agentic Toolkit은 AI 에이전트가 Simulink 모델을 효과적으로 다룰 수 있도록 필요한 툴과 전문 지식을 제공합니다. 이 툴킷은 MATLAB MCP Server 를 기반으로 하며, MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)을 사용해 AI 에이전트를 Simulink에 연결합니다. 목적에 맞게 구축된 MCP 툴을 통해 AI 에이전트는 Simulink와 상호작용할 수 있습니다. 선별된 스킬은 모델 기반 설계의 모범 사례를 코드화하여, 설계, 디버깅 및 테스트에 적합한 툴로 AI 에이전트를 안내합니다. 이 툴킷은 Claude® Code, GitHub Copilot®, OpenAI® Codex, Gemini CLI® 및 Sourcegraph Amp와 같은 코딩 에이전트를 위한 구성을 제공합니다.
Simulink Agentic Toolkit이란?
요구사항 작성 및 추적
AI 에이전트는 요구사항을 작성하고 각 요구사항을 이를 구현하는 모델 요소에 연결할 수 있습니다. 이는 상위수준 명세에서 시작하든 기존 모델을 문서화하든 관계없이 가능합니다. AI 에이전트를 통해 요구사항과 모델이 발전함에 따라 추적성을 유지할 수 있으므로 링크와 문서를 업데이트하는 데 소요되는 시간을 줄이고 설계에 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. Requirements Toolbox™에 연결해 각 요구사항을 구현 및 검증 단계까지 추적할 수 있습니다.
설계 지정 및 구현
AI 에이전트는 기존 모델에 대해 목적에 맞는 수정 사항을 적용하거나 제어 알고리즘 또는 플랜트 모델과 같은 새로운 시스템을 생성할 수 있습니다. 복잡한 작업의 경우, AI 에이전트는 검토를 위한 명세와 계획을 제안하여, 재작업을 통해 설계 선택 사항을 나중에 발견하는 대신 초기 단계에서 이를 확정할 수 있습니다. Stateflow®를 활용한 의사결정 로직, Simscape™를 활용한 물리 시스템, System Composer™를 활용한 시스템 및 소프트웨어 아키텍처를 비롯한 멀티도메인 시스템을 구축할 수 있습니다.
시뮬레이션 및 결과 분석
AI 에이전트가 시뮬레이션을 관리해 주기 때문에 사용자는 시뮬레이션 설정 방법이 아닌 그 결과가 의미하는 바에 집중할 수 있습니다. AI 에이전트는 입력값, 구성 설정, 그리고 Parallel Computing Toolbox™를 활용한 빠른 재시작 및 병렬 실행과 같은 성능 모범 사례를 처리할 수 있습니다. 단일 시나리오부터 수천 번의 실행에 이르기까지, AI 에이전트는 기록된 신호를 검토에 바로 활용할 수 있는 그래프 및 비교 결과 형태로 제공해 사용자가 설계상의 장단점에 집중할 수 있도록 도와줍니다.
문제 해결 및 변경 사항 검증
AI 에이전트는 보고된 문제를 재현하고, 근본 원인을 파악하며, Simulink Test™를 사용해 문제를 포착하는 테스트를 작성할 수 있습니다. 그런 다음, AI 에이전트가 수정 방안을 제안하고, 사용자가 승인하면 수정 사항을 적용한 다음, 테스트를 재실행하여 변경 사항을 검증할 수 있습니다. 각 단계에서 결과를 검토할 수 있어, 에이전트가 테스트 및 검증 주기를 수행하는 동안 엔지니어링 관련 의사 결정은 사용자가 직접 내릴 수 있습니다.
AI 에이전트의 목적에 맞게 구축
Simulink Agentic Toolkit은 AI 에이전트의 작업 방식에 맞춰 설계되었습니다. MCP 툴은 모델의 아키텍처, 신호 흐름, 블록 파라미터 및 시뮬레이션 거동에 대해 구조화된 접근을 제공하므로 AI 에이전트는 텍스트가 아닌 모델에 대해 작업을 수행할 수 있습니다. 스킬은 각 작업에 적합한 워크플로를 코드화하여, AI 에이전트가 즉흥적으로 행동하는 대신 권장 경로를 따르도록 합니다. AI 에이전트는 필요한 정보만 적절한 깊이로 읽기 때문에, 이 툴킷은 사용자가 다루는 다양한 규모의 모델로 자연스럽게 확장됩니다.
자신만의 AI 에이전트 사용
자동화된 설정 프로세스를 통해 여러분이 선호하는 AI 에이전트를 사용할 수 있습니다. 이 프로세스는 MATLAB® 경로를 구성하고, MCP 연결을 활성화하며, 툴 및 스킬을 추가하고, 설치를 검증할 수 있습니다. 리포지토리를 복제하고 AI 에이전트에게 툴킷 설정을 요청하면 Simulink와 바로 연동해 사용할 준비가 완료됩니다.
Simulink Agentic Toolkit FAQs
Simulink Agentic Toolkit gives AI agents the tools and expertise to work effectively with Simulink models. It connects AI agents to Simulink through the Model Context Protocol (MCP) and includes purpose-built MCP tools and curated skills for Model-Based Design.
The toolkit supports automated setup for Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex, Gemini CLI, and Sourcegraph Amp. You can also bring your own preferred AI agent using the manual installation workflow.
Clone the repository from GitHub, then refer to the “Get Started” section in the GitHub README file.
An AI agent can draft and trace requirements, create or modify models, orchestrate simulations, and troubleshoot issues by reproducing bugs, isolating root causes, and writing verification tests. The complete list of skills is in the skills catalog.
Yes, the toolkit supports building multi-domain systems including Stateflow for decision logic, Simscape for physical systems, and System Composer for system and software architectures.
Some capabilities require additional MathWorks toolboxes, such as Simulink Test for verification workflows, Requirements Toolbox for requirements tracing, and Parallel Computing Toolbox for parallel simulation execution.
The AI agent reads only what it needs at the right depth, giving it structured access to model architecture, signal flow, block parameters, and simulation behavior so the toolkit scales to the models you work with.
The toolkit is available for download on GitHub at the matlab/simulink-agentic-toolkit repository.
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